基于多种分布式电源的微电网优化运行研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 微电网提出背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 微电网运行特点 | 第9-10页 |
| 1.1.3 微电网优化运行的意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 微电网发展概况 | 第10-12页 |
| 1.2.2 微电网优化运行的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 微电网研究前景 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要工作及章节安排 | 第14-16页 |
| 2 各分布式电源的数学模型 | 第16-28页 |
| 2.1 微电网的组成结构 | 第16-17页 |
| 2.2 各分布式电源的模型及发电特性 | 第17-27页 |
| 2.2.1 风力发电机 | 第17-19页 |
| 2.2.2 光伏电池 | 第19-21页 |
| 2.2.3 微型燃气轮机 | 第21-23页 |
| 2.2.4 燃料电池 | 第23-25页 |
| 2.2.5 储能装置 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 微电网的优化运行模型 | 第28-36页 |
| 3.1 微电网的优化调度策略 | 第28-29页 |
| 3.1.1 并网运行方式 | 第28-29页 |
| 3.1.2 孤岛运行方式 | 第29页 |
| 3.2 微电网优化运行的多目标建模 | 第29-35页 |
| 3.2.1 目标函数 | 第29-32页 |
| 3.2.2 约束条件 | 第32-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 粒子群优化算法 | 第36-44页 |
| 4.1 粒子群算法 | 第36-39页 |
| 4.1.1 粒子群算法简介 | 第36-37页 |
| 4.1.2 基本粒子群算法 | 第37-38页 |
| 4.1.3 粒子群算法实现步骤 | 第38-39页 |
| 4.2 粒子群算法的改进 | 第39-41页 |
| 4.2.1 算法自身的改进 | 第39-41页 |
| 4.2.2 自然选择策略 | 第41页 |
| 4.3 模型的求解步骤 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 算例分析 | 第44-64页 |
| 5.1 研究算例 | 第44-47页 |
| 5.2 并网运行方式 | 第47-57页 |
| 5.2.1 春秋季典型日 | 第48-50页 |
| 5.2.2 夏季典型日 | 第50-53页 |
| 5.2.3 冬季典型日 | 第53-57页 |
| 5.3 孤岛运行方式 | 第57-62页 |
| 5.3.1 春秋季典型日 | 第57-59页 |
| 5.3.2 夏季典型日 | 第59-60页 |
| 5.3.3 冬季典型日 | 第60-62页 |
| 5.4 优化结果分析 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 结论 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72页 |
